课题开题报告：基于大语言模型的古汉语词义知识库构建.docx
教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
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《基于大语言模型的古汉语词义知识库构建课题开题报告》
一、课题基本信息
课题名称：基于大语言模型的古汉语词义知识库构建
课题来源：自主立项
课题类型：人文社会科学研究
课题负责人及主要成员：
课题负责人：张三
主要成员：李四、王五、赵六
课题申报时间：2023年10月
预计完成时间：2025年12月
二、课题研究背景与意义
研究背景：随着信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等技术在各个领域得到了广泛应用。在语言学研究领域，基于大语言模型的自然语言处理技术为古汉语词义知识库的构建提供了新的可能性。通过利用大语言模型，可以更高效地处理古汉语文本，挖掘词义信息，提高古汉语词义知识库的构建质量和效率。
研究意义：古汉语词义知识库的构建对于古汉语研究、古籍数字化、古汉语教学等领域具有重要意义。首先，它可以为古汉语研究者提供丰富的词义信息，帮助他们更深入地理解古汉语文本。其次，它可以为古籍数字化提供词义标注的依据，提高古籍数字化工作的质量和效率。最后，它可以为古汉语教学提供丰富的词义资源，帮助学生更好地学习古汉语。
三、国内外研究现状与发展趋势
国外研究现状：在国外，自然语言处理技术在大语言模型的研究中已经取得了显著成果。例如，Google的BERT模型、OpenAI的GPT模型等在大语言模型的研究中具有代表性。这些模型在处理古汉语文本方面也取得了一定的进展，但针对古汉语词义知识库的构建研究相对较少。
国内研究现状：在国内，自然语言处理技术在大语言模型的研究中也取得了长足的进步。例如，百度的ERNIE模型、智谱AI的GLM模型等在大语言模型的研究中具有代表性。同时，国内的一些研究机构也已经开始关注古汉语词义知识库的构建，并取得了一定的研究成果。
发展趋势：随着自然语言处理技术的不断发展和应用，基于大语言模型的古汉语词义知识库构建将迎来更广阔的发展空间。未来的研究将更加注重模型的优化和性能提升，以及古汉语词义知识库的丰富和完善。
四、课题研究目标与内容
研究目标：本课题旨在构建一个基于大语言模型的古汉语词义知识库，提高古汉语词义知识库的构建质量和效率，为古汉语研究、古籍数字化、古汉语教学等领域提供丰富的词义资源。
研究内容：
收集和整理古汉语文本数据，包括古代文献、词典、注疏等。
利用大语言模型对古汉语文本进行词义标注，挖掘词义信息。
构建古汉语词义知识库，包括词义、词性、词义关系等信息的存储和管理。
对古汉语词义知识库进行优化和完善，提高其准确性和可靠性。
五、课题研究方法与路径
研究方法：本课题将采用自然语言处理技术和大语言模型的方法，结合古汉语词义知识库的构建需求，进行古汉语文本的词义标注和知识库的构建。
研究路径：
第一阶段：收集和整理古汉语文本数据，包括古代文献、词典、注疏等。
第二阶段：利用大语言模型对古汉语文本进行词义标注，挖掘词义信息。
第三阶段：构建古汉语词义知识库，包括词义、词性、词义关系等信息的存储和管理。
第四阶段：对古汉语词义知识库进行优化和完善，提高其准确性和可靠性。
六、课题研究的预期成果与形式
预期成果：本课题预期构建一个基于大语言模型的古汉语词义知识库，包括丰富的词义信息、词性标注和词义关系等。该知识库将为古汉语研究、古籍数字化、古汉语教学等领域提供重要的词义资源。
成果形式：本课题的成果将以古汉语词义知识库的形式呈现，包括词义、词性、词义关系等信息的存储和管理。同时，还将提供相关的技术文档和使用指南，方便用户使用和推广。
七、课题研究的进度安排与人员分工
进度安排：
第一阶段（2023年10月-2024年3月）：收集和整理古汉语文本数据。
第二阶段（2024年4月-2024年9月）：利用大语言模型对古汉语文本进行词义标注。
第三阶段（2024年10月-2025年6月）：构建古汉语词义知识库。
第四阶段（2025年7月-2025年12月）：对古汉语词义知识库进行优化和完善。
人员分工：
课题负责人：负责课题的整体规划和协调，以及研究成果的整合和推广。
李四：负责收集和整理古汉语文本数据。
王五：负责利用大语言模型对古汉语文本进行词义标注。
赵六：负责构建古汉语词义知识库，以及知识库的优化和完善。
八、课题研究的经费预算与设备需求
经费预算：
收集和整理古汉语文本数据：10万元
大语言模型训练和词义标注：20万元
古汉语词义知识库构建和优化：15万元
总计：45万元
设备需求：
高性能计算机：用于大语言模型的训练和词义标注
大容量存储设备：用于存储古汉语文本数据和知识库
网络设备：用于数据传输和远程访问
九、参考文献（略）
（注：以上内容为示例，具体内容需根据实际情况进行补充和完善。）
课题评审意见：
本课题针对教育领域的